●譯者序
前言
致謝
第1章基礎數學工具
1.1範數的定義和性質
1.2向量函數及其性質
1.3動態繫統的穩定性
1.4控制中的動態繫統仿射
1.5幾何、拓撲和不變集性質
1.6總結
參考文獻
第2章自適應控制概述
2.1引言
2.2自適應控制問題描述
2.3基於模型的自適應控制
2.3.1基於模型的直接自適應控制
2.3.2基於模型的間接自適應控制
2.4無模型自適應控制
2.5基於學習的自適應控制
2.6總結
參考文獻
第3章基於極值搜索的迭代反饋增益整定理論
3.1引言
3.2基本符號和定義
3.3問題描述
3.3.1繫統類型
3.3.2控制目標
3.4輸入輸出線性化控制的極值搜索式迭代增益整定
3.4.1第一步：魯棒控制設計
3.4.2第二步：反饋增益的迭代自動調整
3.5機電一體化示例
3.5.1電磁執行器
3.5.2雙連杆剛性機械臂
3.6總結與展望
參考文獻
第4章基於極值搜索的間接自適應控制
4.1引言
4.2基本符號和定義
4.3具有常值模型不確定性的一般非線性繫統的ES間接自適應控制
4.4具有時變模型不確定性的一般非線性繫統的ES間接自適應控制
4.5關於控制量仿射的非線性模型情形
4.5.1控制目標
4.5.2自適應控制器設計
4.6機電一體化示例
4.6.1電磁執行器
4.6.2雙連杆剛性機械臂
4.6.3基於MES的不確定參數估計
4.7總結與展望
參考文獻
第5章基於極值搜索的非線性繫統實時參數辨識
5.1引言
5.2基本符號和定義
5.3非線性繫統的基於ES的開環參數辨識
5.3.1問題描述
5.3.2開環參數估計
5.4非線性繫統的基於ES的閉環參數辨識
5.4.1問題描述
5.4.2非線性繫統仿射控制的參數估計
5.5基於ES的辨識和穩定PDE模型簡化
5.5.1基於ES的ROM參數辨識
5.5.2基於MES的PDE穩定模型簡化
5.6應用示例
5.6.1電磁執行器
5.6.2雙連杆剛性機械臂
5.6.3耦合BurgerPDE
5.7總結與展望
參考文獻
第6章基於極值搜索的迭代學習模型預測控制
6.1引言
6.2基本符號和定義
6.3問題描述
6.3.1魯棒正不變集
6.3.2緊縮約束
6.3.3跟蹤不變集
6.3.4MPC問題
6.4基於DIRECTES的迭代學習MPC
6.4.1基於DIRECT的迭代學習MPC
6.4.2MPC的ISS保證和學習收斂的證明
6.5基於抖振的MES自適應MPC
6.5.1約束線性標稱MPC
6.5.2基於MES的自適應MPC算法
6.5.3穩定性討論
6.6數值示例
6.6.1基於DIRECT的ILCMPC
6.6.2基於抖振的ESILCMPC
6.7總結與展望
參考文獻
結論和進一步說明
參考文獻

本文圍繞基於學習的自適應控制。首先，重點介紹一些重要的數學工具；然後重點闡述本書的重點內容：基於模型的或經典的自適應控制、無模型自適應控制和自適應控制的學習；第三章著重基於極值搜索的迭代反饋增益，給出機電一體化的應用實例；第4章介紹多參數的極值搜索控制算法自動調整反饋增益，給出強大的非線性控制器加模型學習算法；第5章是基於極值搜索的間接自適應控制，給出兩個不同的MES算法，*後兩章重點介紹極值搜索為基礎的非線性繫統參數辨識算法和求極值的迭代學習模型預測控制。